오늘날 오피스 임차수요 급증에 따른 임대료 가격의 분포와 서울시 도시공간구조 변화 행태와 연관성을 띄는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 오피스 가격경사계수를 토대로 영향력을 추정하고, 도시공간구조의 동태적 변화를 계량적으로 설명할 수 있는 시계열 모형을 제시하는 것이다. 이를 규명하기 위해 금융위기 이후 2010년부터 2019년말 까지 서울시를 대상으로 지난 10년간 분기별 오피스 임대료 시세를 이용하고, 실증분석 방법론으로 수정반복매매모형을 채택하였다. 본 연구의 주된 결과를 간단히 요약·정리하면 다음과 같다. 첫째, 권역별 오피스 가격경사계수 추정결과, 공통적으로 도심권은 영향력 변동이 거의 없이 일정 수준을 유지한 반면, 강남과 여의도권의 영향력은 지속적으로 증가하였다. 이 사실은 전통적인 도심이 쇠퇴 또는 정체기 진입을, 강남과 여의도권은 꾸준한 성장세속에 부상하며 기능 분화가 이루어져, 종전 1도심 위주의 단핵에서 3대 핵심 고용 중심지의 다핵구조로 빠르게 전환되었음을 시사한다. 요컨대 이러한 현상은 궁극적으로 기업들이 공간적으로 분산 집중화가 점차 가속화됨을 의미하며, 임차인 간 네트워크 요소를 중시 여기는 경향과도 밀접한 것으로 추측된다. 둘째, 규모별로 소형과 중형은 영향력 증감이 미미한 편이나, 대형은 영향력 증가가 뚜렷하게 관찰되어 대조적인 양상이 전개되었다. 특히 중소형은 도심권과 강남, 여의도권의 가격경사계수 영향력이 반비례가 성립되어 서로 경쟁관계인 것으로 드러났다. 즉 경제적 속성인 오피스 임대료 지표로 살펴본 도시공간구조는 권역 외 규모별로도 각기 다른 특색을 지닌 이질적인 하위시장이 여실히 존재함을 알 수 있다. 아마도 규모별 도시공간구조 변화 차이는 권역 간 투자매력도나 산업 경쟁구도, 임차인의 신용도 및 선호 특성에 상당 부분 기인한 것으로 해석된다. 결론적으로 「2030 서울도시기본계획」 상의 개편된 3대 핵심권역의 서울시 중심지 체계 및 위상과 정확히 일치할 뿐더러, 다수 선행연구들이 경험적으로 주장한 가설을 뒷받침한다고 말할 수 있다. 이로써 주택 외 오피스로 조사대상을 넓히고 임대시세로 다양한 인자의 모의적용을 시도한 수정반복매매모형은 도시공간구조의 시계열적인 변화를 파악하는데 효율적이고, 대안적 접근이 될 수 있는 가능성을 충분히 확인하였다. 나아가 본 연구결과는 시장참여자들이 급변하는 대내외 환경속에서 미래 서울시 도시공간구조를 탐색·예측하고 고용 중심지를 식별함으로써, 향후 바람직한 도시성장전략을 유도하는 계획구상 및 정책수립에 도움이 될 것이다.
중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화 정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한 다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률 곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률 결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에 포함되는 거시변수들이 서로 달랐다. 이는 수익률곡선을 추정하는 데 있어 어떤 변수를 포함한 모형이 바람직한가에 관한 문제, 즉 모형 불확실성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 본 연구는 수익률곡선과 미래 수익률에 대한 시장기대를 정교하게 추정하기 위해 동태적 Nelson-Siegel 모형에 베이지안 변수선택 방법을 적용하였다. 베이지안 변수선택은 모형에 포함되는 중요한 변수를 선험적으로 결정하는 데 따르는 문제들을 완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를 포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는 것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한 것으로 나타난 점도 이를 뒷받침한다. 따라서 모형 불확실성이 추정에 영향을 미치는 상황에서 수익률곡선과 시장기대 추정의 정확성 제고를 위해 베이지안 변수선택 모형을 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.
세계 주식 시장의 주가 동조 현상은 정보화와 세계화의 급격한 발전에 힘입어 최근 학계와 실무 업계에서 많은 관심을 끌고 있다. 예를 들어 미국의 다우지수 또는 Nasdaq 지수가 상승(또는 하락)하면 유럽 및 아시아 국가들의 주가 지수도 상승(또는 하락)할 것으로 예측하는 시장 전문가들의 견해가 아무런 실증적 분석 없이 통용될 뿐 아니라 심지어 국내 시장에서는 미국 시장의 주가 지수 등락이 국내 주가 지수의 등락에 가장 큰 영향을 미치는 변수 중의 하나로 인식되고 있는 실정이다. 자본 시장의 세계적 통합이 이루어지면서 선진 주식 시장들을 중심으로 한 국제간 주식시장의 수익률에 관한 비교 연구는 다수 있지만(Kasa(1992), Lee and Jeon(1995), Richards(1995)등), 사실 국내 주식 시장을 포함한 아시아 지역 신흥 시장에서의 국제간 주가 수익률 비교 연구는 그다지 많지 않다. 본 연구에서는 한 미 일 3국의 거래소 및 장외시장 주가지수를 대상으로 백터자기회귀 모형(VAR)을 적용하여 그레인저 인과 관계, 충격반응함수 및 분산분해 등의 실증 분석을 통해 3국의 주가지수의 동태적 실상을 파악하게 된다. 이때 3국의 주가 지수에 존재할 것으로 예상되는 공통 요인이 있을 경우에는 적절한 오차수정모형(ECM)이 적용된다. 이를 통해 본 연구의 또 다른 성과 중의 하나는 국제 투자론에서 전통적으로 행해오던 국제 분산 투자의 효과에 관한 실증적 검증을 한 미 일 3국의 주식 시장의 분산투자 효과를 중심으로 수행할 수 있다는 것을 들 수 있다.
본 연구에서는 환율의 컨테이너 물동량에 대한 영향의 비중을 고려하여 외환위기 이후 환율변동성이 커짐에 따라 컨테이너 물동량도 상당히 영향을 받은 것으로 예상되기 때문에 환율변동성의 컨테이너 물동량에 대한 장 단기적 영향을 체계적으로 분석하고 시사점을 도출하고자 한다. 환율변동성을 도출하기 위하여 GARCH 모형을 이용하여 우리나라의 환율 변동성 모형을 분석한다. 물론 구축된 모형을 분석하기 이전에 설정된 변수들과 모형의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한다. 또한 환율의 변동성이 컨테이너 물동량에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 오차수정모형과 충격반응 및 분산분해를 실시하고 마지막으로 결론과 시사점을 도출한다. 분석결과 환율변동성을 포함시킨 컨테이너물동량함수를 회귀 분석한 결과 추정계수가 모두 이론적 예상과 부호가 일치하고 통계적 유의성도 높은 것으로 나타났다. 환율변동성은 우리나라의 컨테이너 물동량에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환율변동에 의한 불확실성이 예상됨으로써 위험기피에 의하여 무역과 생산이 감소하고 이에 따라 컨테이너 물동량도 영향을 받은 것으로 판단된다. 오차수정모형에 근거한 인과관계 검정에서 단기와 장기 모두 환율변동성에서 컨테이너 물동량간의 일방적 인과관계가 존재하였다. 또한 충격반응함수에서 나타난 바와 같이 환율변동성 충격에 대하여 컨테이너 물동량은 부(-)의 영향을 받으며 그러한 부의 효과는 비교적 짧은 기간 내에 안정적인 추세로 수렴된다. 예측오차의 분산분해의 결과는 환율변동성과 실질환율이 컨테이너 물동량의 분산에 상당한 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 금융위기 이후 새로운 질서로 부상되고 있는 '뉴 노멀'시대하 거시적 관점에서 한국기업의 R&D투자가 한국의 무역에 미치는 영향을 장 단기적 측면에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 먼저 뉴노멀시대의 특징과 기업의 R&D투자현황을 분석한 다음, 기업의 R&D투자가 무역에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 시계열 자료인 무역량 변수들의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시하였다. 또한 R&D투자의 변동성이 무역량 변수들에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 백터오차수정 모형에 기초한 충격반응 및 분산분해를 실시하였다. 분석결과 수출, 수입, 수출/수입, R&D지출 모두 장기적으로 안정적인 공적분관계에 있는 것으로 나타났다. 인과관계 검정에서는 기업의 R&D 지출이 여타 변수에 대하여 단기와 장기 모두 일방적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석에서는 기업의 R&D지출의 충격에 대하여 무역량 모두 정(+)의 영향을 받으며 특히 수입보다는 수출부문에 더 큰 영향을 받으면서 장기간에 걸쳐 안정적인 추세로 수렴되었다. 예측오차의 분산분해의 결과는 기업의 R&D지출의 변동성이 무역량 변수들의 분산에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 스마트도시는 교통, 환경, 안전, 에너지 등 다양한 도시문제를 해결하기 위한 대안으로 주목받고 있다. 그러나 스마트도시의 개념, 동향, 정책 및 법제도에 관한 연구는 활발히 이루어지는데 비해서, 도시의 성장·정체·쇠퇴 과정 등 전 단계를 고려한 동태적 관점에서 스마트도시 서비스가 실제로 도시에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 도시를 인구, 산업, 교통, 환경, 주택, 토지 등의 하위 구성요소들이 상호간에 밀접하게 상호작용 하는 하나의 전체 시스템으로 보는 시각을 바탕으로, 도시가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구는 시스템 다이내믹스 기법을 활용하여 안양시의 도시동태성이 장기적으로 어떠한 행태로 나타나는지 규명하고, 안양시의 스마트도시계획 등 관련 사업예산 투자가 도시동태성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석결과, 안양시는 성숙·안정형 도시에 해당되며 2040년까지 인구가 서서히 감소하는 것으로 나타났다. 구체적으로 안양시 인구는 2030까지 55만3천명 수준으로 감소하고 2040년까지 54만3천명 수준으로 감소하는 것으로 나타났다. 안양시 스마트도시계획(안)에 따라 스마트도시 사업예산을 투입하면 투자하지 않을 경우에 비해서 인구감소 완화, 사업체수 증가, 도시안전지수 개선, 평균 주행속도 개선 등의 효과가 있는 것으로 나타났다. 인구는 2040년 기준으로 예산 투입 이전보다 4000명 정도 증가하고 사업체수는 761개 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 장기적인 관점에서 스마트도시 관련 정책의 효과를 파악하고 예측하는데 활용될 수 있다.
2008년 기술수준평가 대상기술 중 하나인 '바이오칩 센서기술'은 바이오 분야의 중점과학기술로서 세 가지 세부기술로 구성되어있다. 본 평가에서는 앞선 다른 수준평가의 한계를 극복하기 위하여 델파이와 함께 동태적 방법론(기술성장모형)을 분석틀로 사용하였다. 그 결과 바이오칩 센서기술은 '궁극의 기술'을 기준으로 한국 51.5%, 최고선진국(미국) 75.1%, 두 국가의 기술격차는 6.1년으로 분석되었으며, 5년 후에는 각각 60.1%, 78.4%, 4.3년이 될 것으로 예측되었다. 바이오 분야의 다른 기술과 비교했을 때, 해당 기술은 수준격차가 상대적으로 작았으며, 격차 역시 빠르게 좁혀질 것으로 나타났다. 이러한 특징은 세부기술 수준에서도 마찬가지였다. 설문 분석 결과 해당 기술의 강점은 전문인력 및 연구자금의 효과에 기인하는 것으로 나타났으며, 기초지원의 미비가 취약한 측면으로 지적되었다. 그 외에 이 기술이 상대적으로 신흥 분야이며, 집중적인 연구 활동이 이뤄지고 있다는 점 역시 높은 기술 수준의 요인으로 볼 수 있다. 따라서 바이오칩 센서 기술의 발전을 위해서는 이러한 강점을 더욱 지원하고, 약점을 보완하는 정책 방안이 필요할 것이다.
국내 원목수요량의 대부분을 수입에 의존하고 있는 우리 나라는 해외원목의 안정적 공급이 필수적이다. 이를 위해서는 해외원목시장의 전반적인 동향을 정확히 파악하고 그 움직임을 예측할 수 있는 능력이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구는 우리 나라의 주요 원목 수입 대상국의 시계열 수입가격을 이용하여 가격들간의 인과관계 규명과 특정 시장의 예상치 못한 외부충격에 대하여 다른 시장들이 어떻게 반응하는 지를 분석하였다. 이를 위하여 벡터자기회귀(VAR) 모형을 추정하여 인과성 검정 및 오차분산분해분석, 충격반응분석을 수행하였다. 그 결과, 우리 나라에 수입되는 원목중 약 40%를 차지하고 있는 뉴질랜드와 러시아 원목수입가격은 과거 자국의 가격에 의해서만 설명될 뿐 다른 나라의 영향을 전혀 받지 않는 것으로 나타났다. 반면 다른 나라들에 있어서는 자체 자국의 수입가격뿐만 아니라 다른 나라들의 수입가격에 영향을 받는 것으로 나타났다. 충격반응분석 결과에 있어서는 뉴질랜드 원목시장에 충격이 발생할 경우 자체시장은 물론 PNG와 미국 원목수입가격에 영향을 미치고, 칠레의 경우에서도 자체시장 뿐만 아니라 러시아, 미국 원목수입가격에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이외 국가들은 자체가격에서만 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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